【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机，特别是涉及一种轨迹预测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
1、自动驾驶技术的快速发展已经在交通领域引起了广泛的关注。在实现自动驾驶的过程中，预测驾驶环境中各交通参与者的运动轨迹，可以为自动驾驶系统提供有关路径规划和避免碰撞的重要信息。
2、在当前的障碍物轨迹预测方法中，一种常见的策略是引入外部额外先验信息进行模型训练以预测轨迹，这种方法高度依赖外部信息，如果外部信息不准确将直接影响轨迹预测准确度，而现有的轨迹预测模型也不可避免的存在预测结果准确度不高的问题。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提升轨迹预测准确度的轨迹预测方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
2、第一方面，本申请提供了一种轨迹预测方法，包括：
3、获取车辆在驾驶环境下的环境数据；
4、通过轨迹预测模型，对所述环境数据进行特征提取，得到环境数据特征；
5、基于所述环境数据构建模拟地图，对所述模拟地图进行特征提取，得到模拟地图特征；
6、将所述环境数据特征以及所述模拟地图特征进行匹配，得到匹配结果；
7、针对所述环境数据中各交通参与者，基于所述匹配结果，从所述模拟地图中选择与当前交通参与者对应的目标位置作为预测轨迹终点位置，并从所述模拟地图中确定当前交通参与者的当前地图位置作为预测轨迹起点位置；
8、基于各交通参与者对应的所述预测轨
9、在其中一个实施例中，所述将所述环境数据特征以及所述模拟地图特征进行匹配，得到匹配结果，包括：
10、确定所述环境数据特征中的环境数据关键点；
11、确定所述模拟地图特征中的地图关键点；
12、通过相似度计算的方式，将环境数据关键点与地图关键点进行匹配，得到关键点匹配结果。
13、在其中一个实施例中，所述基于所述匹配结果，从所述模拟地图中确定当前交通参与者的当前地图位置作为预测轨迹起点位置，包括：
14、从所述环境数据关键点中确定当前交通参与者的运动轨迹终点；
15、基于所述关键点匹配结果，确定与所述运动轨迹终点相匹配的地图关键点，将与所述运动轨迹终点相匹配的地图关键点的位置作为所述当前地图位置。
16、在其中一个实施例中，所述轨迹预测模型是通过如下方式构建的：
17、获取车辆在驾驶环境下的环境数据样本以及所述环境数据样本中各交通参与者的预测轨迹样本；
18、通过初始轨迹预测模型，对所述环境数据样本进行特征提取，得到环境数据样本特征；
19、基于所述环境数据样本构建模拟地图样本，对所述模拟地图样本进行特征提取，得到模拟地图样本特征；
20、将所述环境数据样本特征以及所述模拟地图样本特征进行匹配，得到匹配结果；
21、针对所述环境数据样本中各交通参与者，基于所述匹配结果，从所述模拟地图样本中选择与当前交通参与者对应的目标位置作为预测轨迹终点位置，并从所述模拟地图样本中确定当前交通参与者的当前地图位置作为预测轨迹起点位置；基于所述预测轨迹起点位置和预测轨迹终点位置，生成所述环境数据样本中当前交通参与者的预测轨迹；基于所述环境数据样本中各交通参与者分别对应的预测轨迹和分别对应的预测轨迹样本，对所述初始轨迹预测模型进行调整，直至预测轨迹与预测轨迹样本之间的差异在预设精确度范围内，得到所述轨迹预测模型。
22、在其中一个实施例中，所述环境数据样本中还包括至少两条不同时间步长的历史轨迹数据，且所述至少两条历史轨迹数据对应的预测轨迹样本相匹配；
23、和/或；
24、所述环境数据样本中还包括至少两条来源于不同位置的历史轨迹数据，且所述至少两条历史轨迹数据对应的预测轨迹样本相匹配。
25、在其中一个实施例中，基于各交通参与者对应的所述预测轨迹起点位置和预测轨迹终点位置，生成各交通参与者的预测轨迹，包括：
26、针对各交通参与者，基于所述当前交通参与者对应的所述预测轨迹起点位置和预测轨迹终点位置，生成各交通参与者的多条候选预测轨迹；基于轨迹平滑性、轨迹与障碍物的距离、以及轨迹速度，对所述多条候选预测轨迹分别进行评估；基于评估结果，从所述多条候选预测轨迹中确定目标预测轨迹作为所述当前交通参与者的预测轨迹。
27、在其中一个实施例中，所述环境数据包括：各交通参与者的运动数据、障碍物信息以及道路结构信息，所述运动数据包括交通参与者的运动轨迹、速度和加速度。
28、第二方面，本申请还提供了一种轨迹预测方法，包括：
29、获取车辆在驾驶环境下的环境数据样本，以及所述环境数据样本中各交通参与者的预测轨迹样本；
30、通过初始轨迹预测模型，对所述环境数据样本进行特征提取，得到环境数据样本特征；
31、基于所述环境数据样本构建模拟地图样本，对所述模拟地图样本进行特征提取，得到模拟地图样本特征；
32、将所述环境数据样本特征以及所述模拟地图样本特征进行匹配，得到匹配结果；
33、针对所述环境数据样本中各交通参与者，基于所述匹配结果，从所述模拟地图样本中选择与当前交通参与者对应的目标位置作为预测轨迹终点位置，并从所述模拟地图样本中确定当前交通参与者的当前地图位置作为预测轨迹起点位置；基于所述预测轨迹起点位置和预测轨迹终点位置，生成所述环境数据样本中当前交通参与者的预测轨迹；基于所述环境数据样本中各交通参与者分别对应的预测轨迹和分别对应的预测轨迹样本，对所述初始轨迹预测模型进行调整，直至预测轨迹与预测轨迹样本的差异在预设精确度范围内，得到所述轨迹预测模型。
34、第三方面，本申请还提供了一种轨迹预测装置，包括：
35、第一获取模块，用于获取车辆在驾驶环境下的环境数据；
36、第一特征提取模块，用于通过轨迹预测模型，对所述环境数据进行特征提取，得到环境数据特征；
37、第二特征提取模块，用于基于所述环境数据构建模拟地图，对所述模拟地图进行特征提取，得到模拟地图特征；
38、第一特征匹配模块，用于将所述环境数据特征以及所述模拟地图特征进行匹配，得到匹配结果；
39、位置确定模块，用于针对所述环境数据中各交通参与者，基于所述匹配结果，从所述模拟地图中选择与当前交通参与者对应的目标位置作为预测轨迹终点位置，并从所述模拟地图中确定当前交通参与者的当前地图位置作为预测轨迹起点位置；
40、轨迹预测模块，用于基于各交通参与者对应的所述预测轨迹起点位置和预测轨迹终点位置，生成各交通参与者的预测轨迹。
41、第四方面，提供了一种轨迹预测模型训练装置，包括：
42、第二获取模块，用于获取车辆在驾驶环境下的环境数据样本，以及所述环境本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种轨迹预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述环境数据特征以及所述模拟地图特征进行匹配，得到匹配结果，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述匹配结果，从所述模拟地图中确定当前交通参与者的当前地图位置作为预测轨迹起点位置，包括：
4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述轨迹预测模型是通过如下方式构建的：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述环境数据样本中还包括至少两条不同时间步长的历史轨迹数据，且所述至少两条历史轨迹数据对应的预测轨迹样本相匹配；
6.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，基于各交通参与者对应的所述预测轨迹起点位置和预测轨迹终点位置，生成各交通参与者的预测轨迹，包括：
7.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述环境数据包括：各交通参与者的运动数据、障碍物信息以及道路结构信息，所述运动数据包括交通参与者的运动轨迹、速度和加速度。
8.一种轨迹预测模型训
9.一种轨迹预测装置，其特征在于，所述装置包括：
10.一种轨迹预测模型训练装置，其特征在于，所述装置包括：
11.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤。
12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤。
13.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种轨迹预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述环境数据特征以及所述模拟地图特征进行匹配，得到匹配结果，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述匹配结果，从所述模拟地图中确定当前交通参与者的当前地图位置作为预测轨迹起点位置，包括：
4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述轨迹预测模型是通过如下方式构建的：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述环境数据样本中还包括至少两条不同时间步长的历史轨迹数据，且所述至少两条历史轨迹数据对应的预测轨迹样本相匹配；
6.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，基于各交通参与者对应的所述预测轨迹起点位置和预测轨迹终点位置，生成各交通参与者的预测轨迹，包括：
7.根据权利要求1至3中任一...
【专利技术属性】
技术研发人员：董小瑜，吕颖，刘秋铮，刘梦可，
申请(专利权)人：中国第一汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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